Cadre général
et algorithmes de constructions pour des représentations
symboliques adaptatives de séries temporelles.
Bernard
HUGUENEY
La revue MODULAD, numéro 34, Juillet 2006 Résumé
Les séries temporelles constituent
un domaine très important de la fouille de données.
En effet, les très gros volumes de données numériques généralement
entreposés ne se prêtent pas à une
analyse directe. Dans un but à la fois de réduction de la dimensionnalité et
d'extraction
d'information, la fouille de données de séries temporelles donne
généralement
lieu à un changement de représentation des séries temporelles.
Dans un objectif d'intelligibilité de l'information extraite lors du changement
de représentation, on peut avoir recours à des représentations
symboliques de séries temporelles. Nous proposons un cadre général
de représentation
de séries temporelles, ainsi que deux représentations particulières
(Clustering-Based Symbolic Representations: CBSR et Segmentation-Based Symbolic
Representation with Linear models of 0th order : SBSR-L0) s'inscrivant dans ce
cadre général. Mots-clés : Fouille
de données, séries temporelles, changements de représentations,
représentations symboliques, recherche de motifs récurrents
Télécharger : Cadre
général et algorithmes de constructions pour des
représentations symboliques adaptatives de séries
temporelles.
|
